Kimi Claw Реальні випробування: Під бумом OpenClaw автоматизований AI все ще на початковій стадії

Автор: 徐珊

Це

У 2026 році маленький рак搅翻увесь AI-ринок, а після року Hot OpenClaw продовжує розвиватися.

Нещодавно кілька внутрішніх виробників моделей випустили продукти, що конкурують з OpenClaw: Mini Max — MaxClaw, Kimi — Kimi Claw. Очевидно, що AI-можливості OpenClaw та терпимість розробників до результатів AI відкривають нові можливості для ринку.

Серед конкурентних продуктів, Kimi Claw має чітку цільову аудиторію: це не самостійний продукт з нуля, а хмарний сервіс на базі OpenClaw, дані зберігаються у Moonshot, і він має понад 5000 навичок спільноти ClawHub.

Переваги — стабільність, легкість розгортання, простота у використанні, а завдяки хмарі — цілодобова робота. На офіційному сайті Kimi достатньо натиснути одну кнопку — і Kimi автоматично розгорне Kimi Claw.

Kimi Claw — одноклікове розгортання｜джерело: Geek Park

Інакше кажучи, Kimi Claw — не окремий новий продукт, а віртуальна машина для віддаленого доступу користувача до хмарного середовища OpenClaw. Вона не обмежена функціоналом, не має додаткових обгорток, і майже не відрізняється від локальної установки OpenClaw, лише автоматизує процес розгортання та налаштування. Однак, після розгортання, процес налаштування залишається за користувачем. Якщо не вміти правильно давати команди та планувати задачі, користування все ще буде складним.

Для новачків, які раніше не працювали з подібними продуктами, це може викликати неправильне очікування: вони думають, що підключившись до OpenClaw, зможуть автоматизувати AI-виконання, але насправді — це лише портативний інтерфейс, і багато налаштувань залишаються для самостійного дослідження. Тому, додавання популярних заздалегідь налаштованих навичок (Skills) для OpenClaw стане важливим напрямком для багатьох виробників AI-моделей.

Зараз Kimi Claw перебуває у бета-тесті, доступний лише для учасників Kimi Allegretto.

1. Створення автоматизованого робочого процесу за 30 хвилин

Ми помітили, що багато користувачів, підключившись до OpenClaw, все ще не розуміють меж можливостей AI, цікавляться, що він може робити, а що ні, але залишаються в невідомості, з чого почати.

Насправді, незалежно від того, чи це локальна установка OpenClaw, чи зовнішній інтерфейс на кшталт Kimi Claw, загальна ідея — побудувати застосунок з нуля або оптимізувати існуючий. Ми випробували обидва підходи: почати з нуля та покращити робочий процес.

Перед досвідом Kimi Claw я проаналізував, які мої задачі можна зробити автоматичними, або які з них стануть кращими з AI. Водночас, я думав, з яким типом AI-інструментів краще взаємодіяти для досягнення кращих результатів.

Я обрав ведення робочого щоденника: щоденний запис, підсумки, рефлексії — і в кінці дня формував звіт. Раніше це займало багато часу, тепер я хотів, щоб AI автоматично витягав дані та формував таблиці у діалоговому режимі.

Спершу я сформулював ідею для AI, дав йому складну інструкцію — від визначення ролі, налаштування навичок, підключення даних, основного робочого процесу, мультимедійної структури таблиць, запам’ятовування важливого, прав та меж — і передав її Kimi Claw.

Після швидкого аналізу, Kimi Claw підтвердив деталі виконання: базову інформацію, доступ до Feishu, збереження даних і тригери. Потім ми почали створювати додаток у Feishu, передавши йому App ID і App Secret.

Під час створення таблиці у Feishu я попросив Kimi Claw сформувати шаблон таблиці, а потім передати його внутрішньому AI системі Feishu для автоматичного створення.

Одна з сторінок додатку, створеного Kimi Claw｜джерело: Geek Park

Через проблеми з пошуком співпрацівників, сторінками додатків і ID, приблизно за півгодини я отримав перше повідомлення від Kimi Claw.

Швидкість створення бота виявилася швидшою за очікування. У разі проблем я повідомляв Kimi Claw, і він пропонував рішення, з яких я обирав найбільш підходяще. Якщо рішення не підходило — питав інше.

Kimi Claw — одноклікове розгортання у Feishu｜джерело: Geek Park

При створенні робочого процесу важливим стало跨платформенне функціонування. Після відкриття 12 дозволів у Feishu, я все ж не досяг ідеального результату. Хотів, щоб AI аналізував мої чат-історії та формував задачі, але групові чати залишилися порожніми, оскільки Feishu AI може читати лише власні розмови.

Загалом, Kimi Claw добре працює з популярними платформами, такими як Feishu і DingTalk. Команди, які дають інструкції, легко зрозуміти і виконати навіть новачки. Але корпоративні додатки мають строгі політики безпеки та обмеження, тому для глибшої інтеграції потрібен час і додаткові рішення.

Під час роботи виникає багато багів: наприклад, задачі користувача і агентські процеси іноді неправильно враховуються у особистих планах. Вміння виправляти баги — важлива частина навчання AI.

Якщо ви хочете самостійно налаштувати застосунок або функцію з нуля, потрібно чітко продумати логіку дій, мати базове розуміння продуктового мислення, враховувати відкритість інтерфейсів та контролювати витрати на кожен запуск.

Загалом, на побудову робочого процесу витратив близько 15-25 тисяч токенів, що приблизно дорівнює 1 юаню за ціною Kimi. Щоденні витрати — близько 0.53 юаню, за місяць — приблизно 15.9 юанів.

2. Тест автоматизованого AI-новинного помічника: швидкий старт — редагування коштує

Крім створення кастомних застосунків, я випробував і «заздалегідь готові» рішення, наприклад, автоматичний збір новин Kimi Claw.

Перший досвід — моніторинг сайту технологічного медіа. Моя команда дала таку команду:

Моніторити сайт xxxx, підсумовувати новини за останній тиждень і за 3 дні, що містять слово «AI», автоматично збирати заголовки, анотації, час публікації і зводити у таблицю. Також аналізувати популярні статті за заданим стилем.

Kimi Claw запитала додаткові налаштування, але багато сайтів мають антибот-захист, і важко отримати якісні дані. Вона не могла точно визначити обсяг збору, тому іноді процес був безрезультатним, що витрачало токени.

Загалом, з ранку до 11 години я запустив цю задачу 8 разів, витративши близько 180 тисяч токенів і 3.68 юанів. За годину — приблизно 11 юанів на день, а за місяць — близько 330 юанів.

Після консультацій я вирішив не писати інструкції самостійно, а завантажити готовий файл із ClawHub і використовувати його для подальшої настройки новин.

Завантаження файлу ClawHub у Kimi Claw｜джерело: Geek Park

Далі я налаштував фільтри для китайських медіа, частоту і час відправки повідомлень. В результаті отримав досить хороший результат автоматичного збору новин.

Kimi Claw — автоматичний збір новин｜джерело: Geek Park

Очевидно, що для пасивного використання готових додатків важливо вміти підбирати якісні навички (skills) і адаптувати їх під свої сценарії.

Якщо ж потрібно модифікувати ці навички, доведеться знову стикнутися з труднощами нуля, і результат не завжди буде ідеальним.

У процесі користування потрібно багато часу витратити на порівняння різних навичок, щоб обрати найкращі для подальшої доопрацювання. Це теж вимагає продуктового мислення.

3. Враження від Kimi Claw: посилення AI-можливостей, команда — це виробництво

Зараз основна цінність Kimi Claw — знизити поріг входу для OpenClaw і швидко підключити користувачів. Сам продукт не має сценаріїв і навичок, він — швидше «інтерфейс», ніж готовий продукт.

Ми помітили, що, хоча Kimi Claw базується на моделі Kimi K2.5, вона — «голий» варіант без додаткових оптимізацій. Вона не має функцій пошуку, автоматичного виправлення і покращення, які є у офіційної версії Kimi.

Офіційний Kimi працює краще, бо за ним стоїть команда, яка оптимізує модель для високочастотних сценаріїв, додає автозаповнення і покращення. В OpenClaw — це просто API без додаткових покращень.

Після глибокого досвіду я зрозумів, що головна різниця між Kimi Claw і звичайним AI або агентськими системами — у здатності виконувати задачі та важливості команд. Це ключові аспекти роботи з такими системами.

По-перше, у виконанні: Kimi Claw може працювати навіть без комп’ютера, виконуючи задачі автоматично, а не чекати, поки користувач дасть команду і чекатиме результат. Можу навіть задати час виконання і бачити результати при запуску.

По-друге, у командах: раніше я давав короткі, цілеспрямовані інструкції, і коригував їх за потреби. З Kimi Claw — кожна складна команда викликає багато агентів, що збільшує витрати токенів. Тому потрібно чітко прописувати дії, права, шляхи виконання і безпеку.

Наприклад, раніше я шукав новини такою командою:

«Дайте 10 новин про OpenClaw і скажіть їхню цінність», — а зараз команда звучить так:

Як аналітик, ти маєш право використовувати пошук у мережі (web_search, web_open_url, заборонено входити у платні ресурси), але в межах: 1) спершу пошук за ключовим словом ‘OpenClaw останні новини’, отримати 5 найважливіших результатів (пріоритет — технічні медіа і офіційні блоги, виключити форуми); 2) оцінити кожну новину за трьома критеріями: ‘технічний прорив’, ‘комерційний вплив’, ‘безпека’, кожен — коротко, без розлогих пояснень; 3) заборонено автоматичне натискання посилань або глибоку сканеризацію; 4) вивести у таблиці: заголовок, джерело, цінність, короткий опис (до 30 слів); 5) якщо результатів менше 10 — припинити пошук і вивести отримані дані, не запускати повторний пошук.

Зазвичай я ще оптимізую цю команду перед передачею, щоб максимально ефективно використовувати токени. Точна і ясна команда — запорука якісного результату за обмеженого бюджету.

Крім того, існують спеціальні бібліотеки навичок для OpenClaw, які допомагають швидко освоїти популярні сценарії.

Чіткі, конкретні інструкції — ключ до отримання високоякісних результатів у межах обмеженого токен-ресурсу. Робота з Kimi Claw — це баланс між можливостями моделі, якістю вихідних даних і витратами.

Кimi Claw｜джерело: Geek Park

І нарешті, — навчання AI.

Навіть якщо ви швидко створили застосунок, він не буде одразу досконалим. Інтерпретація команд, об’єднання задач — відмінності з людським розумінням дуже великі. Потрібно багаторазове навчання і коригування, щоб зрозуміти межі продукту. Особливо, що багато джерел даних і API закриті або обмежені.

Загалом, Kimi Claw — не просто чатбот або AI-застосунок з готовими функціями. Це інструмент для розробників, що вимагає розуміння процесу і здатності робити вибір між різними підходами. Він підтримує автоматизацію, але не є «завершеним» продуктом.

Майбутнє автоматизованого AI

Хоча OpenClaw з 2026 року запалив інтерес до автоматизації AI, останні події і тестування нових продуктів показують, що це лише ключ і можливість, а не остаточне рішення.

Реальні сценарії застосування і масштабовані бізнес-моделі ще не сформувалися чітко. Ринок підвищує очікування щодо Claw-продуктів, залучаючи користувачів до ризикованих операцій.

Звісно, автоматизація AI з’явилася з перших днів існування галузі. Але OpenClaw і Kimi Claw — це лише перші кроки. Чи з’являться успішні, масштабовані продукти — ще питання. Особливо враховуючи, що ці інструменти мають доступ до файлів і системних налаштувань.

На початку багато новачків відкривали доступ без обмежень, не враховуючи безпеку. Це створює системний ризик. Тому, для комерційного масштабування, безпека і управління правами — важливіше, ніж просто потужність.

Від простого спілкування з великими моделями до роботи з агентськими системами — галузь досліджує різні підходи. Це свідчить, що ми ще на початку шляху, і крім стабільних рішень типу ChatGPT, активно досліджуються нові формати — агентські системи, Claw тощо.

Можливо, до 2026 року з’являться перші стабільні, корисні автоматизовані AI-застосунки з реальним застосуванням.